The Number Needed to Treat: 25 Years of Trials and Tribulations in Clinical Research
Notice bibliographique
Résumé
The number needed to treat (NNT) is a simple measure of a treatment's impact, increasingly reported in randomized trials and observational studies, but often incorrectly calculated in studies involving varying follow-up times. We discuss the NNT in these contexts and illustrate the concept using several published studies. While the computation of the NNT is founded on the cumulative incidence of the outcome, several published studies use simple proportions that do not account for varying follow-up times, or use incidence rates per person-time. We show how these approaches can lead to erroneous values of the NNT and misleading interpretations. For example, a trial of 3,845 very elderly hypertensives randomized to a diuretic or placebo reported a NNT of 94 treated for 2 years to prevent one stroke, though the correct approach results in a NNT of 63. Also, meta-analyses involving trials of differing lengths often report a single NNT, such as the meta-analysis of 22 trials of the anticholinergic tiotropium in chronic obstructive pulmonary disease that reported a NNT of 16 patients "over one year," even if the trials varied in duration from 3 to 48 months, with the actual NNTs varying widely from 15 to 250. Finally, we describe the value of the NNT in assessing benefit-risk, such as low-dose aspirin use in secondary prevention of mortality assessed against the risk of gastrointestinal bleeding. As the "number needed to treat" becomes increasingly used in the comparative effectiveness and safety of therapies, its accurate estimation and interpretation become crucial to avoid distorting clinical, economic, and public health decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,455 | 0,668 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,026 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».